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LangGraph: State Machines para Agentes

Anatomía de un grafo de estado

State, Node y Edge: los nodos no se pasan datos entre sí, leen del estado y devuelven un parche parcial que LangGraph fusiona. Esa indirección es lo que hace posibles los ciclos.

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LangGraph: State Machines para Agentes

Aristas condicionales: separar decidir de hacer

Una arista condicional conecta un nodo con una función que devuelve una etiqueta, y un mapa que la traduce a nodo. La lógica de control queda fuera de la lógica de trabajo.

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LangGraph: State Machines para Agentes

Reducers: sobrescribir o acumular

Por defecto cada clave del estado se sobrescribe con lo que devuelve el nodo. Annotated declara un reducer por clave para acumular en su lugar: operator.add, add_messages y MessagesState, y cuándo NO quieres ninguno.

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LangGraph: State Machines para Agentes

Ciclos con freno: reintentos y recursion_limit

Un ciclo es una arista condicional que apunta hacia atrás. Lo que lo hace seguro es el contador en el estado, no el recursion_limit: dos frenos distintos, salida por nodo de fallo en vez de excepción.

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LangGraph: State Machines para Agentes

El ciclo ReAct: agente, ToolNode y la arista de vuelta

ReAct en LangGraph son dos nodos y dos aristas: bind_tools enseña las firmas, ToolNode ejecuta, el router lee tool_calls y la arista de vuelta incondicional cierra el ciclo.

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LangGraph: State Machines para Agentes

Memoria: hilo corto, almacén largo

El checkpointer y el thread_id dan memoria a corto plazo: el mismo hilo más tarde. Recordar entre hilos es otra cosa — un almacén con clave de usuario y nodos que decides tú.

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LangGraph: State Machines para Agentes

Router-Specialist y Supervisor-Workers

Especializar es reducir el prompt de cada nodo, no añadir nodos. Router-Specialist frente a Supervisor-Workers, por qué un especialista no tiene por qué ser un LLM, y cómo endurecer un router de texto libre.

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LangGraph: State Machines para Agentes

Concurrencia controlada: ainvoke, semáforo y logs

Un grafo por unidad de trabajo y el lote orquestado fuera: ainvoke, un semáforo que decide cuántas peticiones viven a la vez, nodos defensivos que no tumban el lote y qué registrar de cada nodo.

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Deep Research + Multimodal

Deep Research: un informe como grafo de estado

Un informe como proceso con etapas, paralelismo y un punto donde decide una persona: grafo exterior que planifica y compila, subgrafo por sección que investiga y redacta. El detalle de tipos que hace posible el paralelismo, y el criterio para colocar al humano justo antes de que el gasto se multiplique.

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Proyecto Final: Integración y Presentación

Proyecto final · Fase 1: el agente multimodal

Enunciado de la primera fase: un agente conversacional multimodal sobre LangGraph con memoria corta y larga, con criterios de aceptación propuestos porque la guía no trae ninguno.

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